寒武纪二面

如题,求面经
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xd,你多久出的二面结果呀
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发布于 09-11 10:43 北京
xd,有结果了吗
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发布于 09-11 10:41 北京
问下xd一面面了多长时间
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发布于 08-29 23:23 北京
xd,你过了多久约二面的
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发布于 08-23 01:11 北京

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面试岗位AI软件开发面试官一副肥头大耳(虽然评论外貌有点不妥,但是忍不住了),语气中给人透露着傲慢,感觉参加的不是面试,而是一场羞辱,承受着他工作中的不顺。开局介绍项目,然后说你这个C++还能编译为arm架构?用的什么编译的?arm指令版本是什么?cmake编译时能看到arm参数吧,你设的参数是什么?在你这arm机器上还能运行python?你这里提到了npu,他的具体型号是什么?他内存布局是什么样子?存储层级是什么?他的内存可以改吗?你说npu共用操作系统内存,NPU存储和ARM存储有什么区别?(WCNM,实习干的就是上层应用,谁TM关注底层NPU,而且这是我能接触到的吗?要不要我去把NPU图纸偷出来给你看,开局一套组合拳给我干麻了?语气就是,你真的在这里实习过?)接着八股期间让先介绍Transformer多头注意力机制,介绍完之后,他说我要的是你介绍他里面怎么算的,我???(我不是刚介绍过了吗,包括QKV矩阵和点击注意力和多头怎么切片),我说我刚才介绍了,然后又重复了一遍他的问题,我要的是多头注意力怎么计算的?我愣了,我说那我在白板上演示下每一步怎么计算以及得到的结果的维度,他说不用,你就语言说一下多头注意力怎么计算,我说的还不够清晰?听不懂?后面的八股包括但不限于大模型训练用什么优化器,adam相较于SGD的优点,ADAM里面动量是什么,怎么更新计算,交叉熵损失的物理意义是什么?介绍一下pytorch里面的**和**模式(没听过,没记住),介绍pytorch indicator,pytorch支持的模型并行化方法有哪些,在数据并行和模型并行的时候,哪些模块消耗显存?模型量化方法有哪些?模型训练时链式求导怎么算的,不要说数学推导,有两个fc层的残差结构,链式求导怎么求?介绍python gc模块,python中怎么解决循环引用。yield和yield from的区别是什么?cpp模版里的内存萃取是什么?模版特化是什么?python和cpp多线程有什么区别?Python线程和协程有什么区别?python里异步调用和同步调用区别是什么?其中很多都没答上来,最后快结束的时候说,那我们问个简单的,都知道的东西,在x86的cpu中,为什么一个核心通常都是有两个线程。(我不知道,在这一刻,仿佛失去了所有的力气和手段)固然,我是个彩笔,达不到你们的招聘要求,但是有必要这样的压力吗?面完心态直接炸穿了。
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11-19 09:45
已编辑
门头沟学院 Java
bg:2本9硕,第一段实习胆小🐭未投递bat整体timeline:10.9开始投递 除jdy外 10.23都已经结束美团(数据平台部)一面 二面 oc蚂蚁(Oceanbase某边缘部门)一面 二面拒绝(脑子进水了)快手(大模型应用开发)一面挂虾皮 (保险那边业务)一面 二面挂京东jdy(京东科技)一面 二面 三面 oc百度(用增后端)一面挂b站 (cicd流水线)一面挂滴滴 (mpt引擎架构)一面过 二面oc面试一些更具体部门或者业务,这里就不展开了,有感兴趣的同学可以私聊面经~一点感想:1.越来越卷了,认识了很多27届的小伙伴现在已经2-3段实习了2.大模型应用开发是趋势,在你学历以及简历深度到位的基础上,了解甚至熟悉大模型应用开发的东西会帮助你脱颖而出,最少能多很多面试(实测),但是也存在一个小风险:简历靠大模型吸引来的,可能一般也只是组里应上面okr要求要做agent,招你进去随便做一个,成长性堪忧,但是总比啥都不做好。3.自己做的项目,不管是点评还是什么其他各种秒杀 电商等,可以想办法多体现一些与众不同,面试官们真看腻了,他们都能给你全文背诵你简历的描述,最重要的在于项目复杂度,一定新颖程度描述到位的基础上,多结合个人的思考,没接触的场景或者问题,玩命调动自己做项目的过程经验以及结合一定八股来回答,在面试官那边印象不会差的4.算法这块,感觉绝大部分厂不会太为难,我手撕十多道的经验上来看,没有超出hot100及其简单变式,不用太担心5.最重要的还是运气,运气面前一切实力高低与否都显得很渺小而运气又和投递时期挂钩,短时间内如果没有面试或者面试结果不尽人意,不用着急,可以继续投递的同时一边优化简历和熟悉八股算法,没准哪天某大厂缺人就一面速通你了,幸福往往就在一瞬间~祝大家都能找到自己满意的实习~也欢迎同一届的后端小伙伴们一起多多交流
发面经攒人品
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秋招算是告一段落了,最大的感受就是矛盾具有特殊性,不是所有人的建议都对你适用,互联网上也有很严重的信息茧房。同一个岗位有可能薪资可以差特别多,除开学历厂打铁还需自身硬。LZ属于网传天坑专业的双9,照网上的论调早就该退学了,目前收到的offer里面基本都是25以上,其中有一半的是超过30甚至在二线城市的,最高的两个有40以上。就个人经验来说下秋招的影响因素:1.家是哪里的(LZ南方人,即便在北方求学过,投了长光卫星秒挂;沈鼓不理我;长安二面认为我不会去,BG29的重庆四川同学基本OC)2学历(这个影响其实算是比较大的,有些热门厂或者人才计划会卡双9,要么就是强势理工类211本科+华五硕,C9够不够不清楚;学历厂看完本科会看最高学历,赛力斯这种学历厂C9硕今年给的待遇要比北航北理华科东南天大的硕士高,哪怕本科一样硕士成果多方向对口都没用;有些企业校友力量多会对一些学校比较照顾,这个不在此赘述)3项目对口度(LZ项目做的纵向,并非专业领域热门方向,投的很多岗位其实垂直度不算很高,但是今年个人感觉有些单位认为不对口就挂了,比如汇川,寒武纪,小米,vivo,峰飞,中微;小鹏属于对口度高就给面了,身边很多对口度不高的没收到)4成果(大部分人说论文专利对就业没帮助,其实我不是完全认可这个说法的,老师不放实习的情况下没论文的优势远小于有论文,LZ手里有一些一区和EI论文,还有几个授权和申请专利,在吃面试评价的大厂里还是很有优势的,同岗位比其他BG差不多的同学多不少;也有的单位会按照是否发论文增加待遇。当然实习有没有优势我不清楚,我更倾向实习是一种敲门砖,成果是用来给自己提升价值的)5投递时间(投的越早越好,当然可能投太早了有些啥栾企业筛选不到你的简历,投晚了这个可能就没了,零跑一开LZ就投了,到现在面试都没有,给我气笑了)6运气(运气很重要,有时候甚至超过上述所有因素的影响。当然运气既包括企业的筛选,面试的体验等等,牛友肯定有不少例子,我说个我这边最抽象的事,LZ在面宁波方太的时候因为线下有事情调整到线上,本来以为是技术面结果二面还是群面,非研发和研发一起面。LZ有不少校园经历和科研成果,并且群面的时候其他人基本都是双非本硕,双非本211硕的配置,本硕211都屈指可数,除了LZ就一个9硕。本来这么看应该没什么问题了,结果群面就问了两个问题,每个问题都是按顺序轮流答,面试官指定按顺序答,LZ永远第一个,每次回答完后面的人都答的特别充分,甚至说了一些工艺流程的专业术语,大家细品。最后答完了面试官还突然说要用笔回答技术问题,LZ为了去面试亭都没带笔,最后毫无意外挂了)总而言之,LZ认为每个人都是特殊的个体,没有绝对意义上的建设性意见,写这篇帖子也是不要让大家焦虑,祝大家顺利~
秋招,不懂就问
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